Recensione di Kardinal.ai, fornitore di software per Supply Chain

Di Léon Levinas-Ménard

Ultimo aggiornamento: aprile, 2025

Kardinal.ai è un’azienda software fondata nel 2015 che offre una piattaforma basata su cloud per l’ottimizzazione dei percorsi e l’intelligenza logistica per le operazioni di consegna dell’ultimo miglio. Grazie all’impiego di una ottimizzazione combinatoria avanzata, machine learning e integrazione dati in tempo reale, Kardinal.ai perfeziona continuamente i percorsi di consegna, adattandosi dinamicamente alle variazioni del traffico, ai vincoli operativi e agli eventi imprevedibili, per migliorare l’allocazione delle risorse, ridurre i costi operativi e supportare il processo decisionale umano. Sostenuta da una serie di round di finanziamento che hanno totalizzato circa $12.6M e costruita su una moderna tecnologia che comprende microservizi, Kubernetes, Golang e persino Rust, l’azienda si posiziona come una soluzione agile ma robusta per le complesse sfide logistiche nell’odierno ambiente dinamico della supply chain.

Background Aziendale e Finanziamenti

Kardinal.ai è stata fondata nel 2015 da Jonathan Bouaziz, Cedric Hervet e Hugo Farizon, nata dalla convergenza di una profonda competenza matematica e di conoscenze dirette sulle sfide logistiche. La genesi e lo sviluppo continuo dell’azienda sono dettagliati nella loro pagina “À propos”¹ e sono stati ulteriormente documentati attraverso profili su PitchBook² e Tracxn³. Il fornitore ha raccolto circa $12.6M—con un notevole round di Serie A di circa $10.4M nel 2022—segnalando la fiducia degli investitori, pur rimanendo concentrato su una nicchia dell’ottimizzazione dell’ultimo miglio.

Panoramica del Prodotto: Cosa Offre Kardinal.ai

La piattaforma SaaS di Kardinal.ai offre un’ottimizzazione dei percorsi in tempo reale concepita per:

Ottimizza la Consegna dell’Ultimo Miglio: Crea e adatta i percorsi di consegna in modo dinamico tenendo conto delle condizioni degli autisti, dei modelli di traffico e delle finestre di consegna. Questa ri‑ottimizzazione in tempo reale garantisce raccomandazioni pratiche sui percorsi che rispondono attivamente alle incertezze sul campo⁴.
Migliora l’Efficienza Operativa: Sfruttando algoritmi sofisticati, la piattaforma promette riduzioni dei costi che variano dal 10% al 40% migliorando al contempo la qualità complessiva del servizio e l’allocazione delle risorse. Il suo modello di supporto decisionale potenzia il giudizio umano: gli operatori esaminano e convalidano le proposte, anziché affidarsi a un’automazione completa⁴.
Integra senza soluzione di continuità: Offerta come servizio cloud con integrazioni API robuste, la soluzione è progettata per collegarsi ai sistemi esistenti come TMS, ERP o altri sistemi aziendali, supportando sia implementazioni IT di grande portata che implementazioni graduali e progressive⁵.

Meccanismi Tecnici e Operativi

Tecnologie e Algoritmi Fondamentali

La piattaforma di Kardinal.ai si basa su tecniche avanzate di matematica e machine learning:

Ottimizzazione Combinatoria: Il motore gestisce “un numero illimitato di vincoli” per costruire percorsi di consegna che rispecchiano le variabili del mondo reale, come mostrato nella homepage⁶.
Machine Learning per il Miglioramento Continuo: I dati raccolti sul campo tramite i dispositivi mobili degli autisti alimentano modelli di machine learning che prevedono i tempi di consegna, identificano pattern di prestazioni e affinano i calcoli dei percorsi successivi. Questo processo iterativo garantisce che la soluzione sfrutti dati storici e in tempo reale per aumentare l’accuratezza⁴.
Integrazione Dati in Tempo Reale: Variabili dinamiche come le condizioni del traffico e le finestre di consegna vengono continuamente integrate, permettendo una ri‑ottimizzazione immediata “prima, durante e dopo” le consegne.

Distribuzione e Integrazione

La piattaforma è offerta come soluzione SaaS ed è progettata per essere integrata senza sforzo tramite API ben documentate. Ciò facilita un rapido onboarding oltre a implementazioni IT ibride e graduali, rendendo possibile collegare il servizio ai sistemi logistici esistenti come TMS o ERP⁵.

Stack Tecnologico e Approfondimenti sul Team

Sebbene i dettagli granulari rimangano limitati, le informazioni disponibili suggeriscono l’uso di uno stack tecnologico moderno che include microservizi orchestrati con Kubernetes e componenti backend sviluppati in Golang e Rust. Gli approfondimenti del team condivisi dal co‑fondatore Hugo Farizon evidenziano un impegno verso sistemi ad alte prestazioni, scalabili e pratiche di sviluppo agili e cross‑funzionali⁷⁸.

Casi d’Uso nel Mondo Reale e Impatto Operativo

Implementazioni pratiche della piattaforma di Kardinal.ai sono state dimostrate in diversi case study:

Un case study sull’integrazione dei dati sul traffico ha mostrato miglioramenti significativi nelle previsioni della navigazione, portando a percorsi più affidabili⁹.
Altri case study descrivono scenari nella gestione dei depositi e nelle strategie di prezzo per le consegne di pacchi, sottolineando ulteriormente la capacità del sistema di migliorare l’efficienza operativa in ambienti diversificati.
Partnership, come quella con DPD France, evidenziano l’impatto pratico e la validazione esterna della soluzione in contesti di consegna diversificati.

Kardinal.ai vs Lokad

Mentre Kardinal.ai si concentra sulle sfide operative della consegna dell’ultimo miglio, in particolare sulla pianificazione dinamica dei percorsi e sull’intelligenza logistica in tempo reale, Lokad rappresenta un paradigma diverso nell’ottimizzazione della supply chain. Fondata nel 2008, Lokad si è evoluta dalla previsione basata su cloud a una piattaforma completa per l’ottimizzazione predittiva della supply chain che abbraccia la previsione della domanda, la gestione dell’inventario, le strategie di prezzo e la pianificazione della produzione. La piattaforma di Lokad sfrutta un linguaggio specifico di dominio personalizzato chiamato Envision e incorpora tecniche avanzate come il deep learning e la programmazione differenziabile per generare raccomandazioni operative¹⁰¹¹¹²¹³.

I principali contrasti includono:

• Area di Focus: Kardinal.ai è progettata esclusivamente per la consegna dell’ultimo miglio, mentre Lokad adotta una visione olistica della supply chain integrando una gamma più ampia di ottimizzazioni decisionali.

• Approccio Tecnico: Kardinal.ai fonda la sua forza sull’ottimizzazione combinatoria e in tempo reale dei percorsi di consegna utilizzando flussi di dati live. Invece, Lokad impiega previsioni probabilistiche e incorpora la logica della supply chain nel suo Envision DSL, consentendo un’automazione decisionale end‑to‑end.

• Implementazione e Integrazione: Entrambi utilizzano modelli di erogazione in SaaS basati su cloud e integrazioni API. Tuttavia, la piattaforma sviluppata internamente da Lokad enfatizza un approccio personalizzato e programmabile per gestire le oscillazioni complesse della supply chain, mentre Kardinal.ai si concentra sulla ri‑ottimizzazione dinamica dei percorsi per gestire la natura variabile della consegna dell’ultimo miglio.

Conclusione

Kardinal.ai offre una soluzione SaaS innovativa e tecnicamente robusta per l’ottimizzazione delle consegne dell’ultimo miglio. La sua combinazione di ottimizzazione combinatoria avanzata, machine learning e integrazione dati in tempo reale la posiziona come un efficace supporto per il processo decisionale umano nella logistica. Sebbene alcuni aspetti si fondino su termini di moda e descrizioni di alto livello, lo stack tecnologico agile della piattaforma e il suo impatto operativo dimostrato indicano il suo potenziale nel mondo reale. Confrontandola con una soluzione più ampia per la supply chain come Lokad, Kardinal.ai si distingue per il suo approccio estremamente focalizzato sull’ottimizzazione dei percorsi, mentre Lokad offre un quadro più espansivo per la gestione quantitativa della supply chain. Le aziende che si concentrano principalmente sulle sfide dell’ultimo miglio troveranno particolarmente interessante la ri‑ottimizzazione dinamica e l’integrazione agile di Kardinal.ai.